图像显著性检测Itti算法

在Koch等人的显著性映射理论和特征融合理论基础上，Itti等人提出了一种基于高斯金字塔融合图像颜色、亮度和方向特征的视觉注意力模型。 算法通过滤波得到颜色特征、亮度特征、方向特征。通过中心-周边差异和归一化、特征映射图结合和归一化，最终线性加权融合得到显著图。 算法非常实用，亲测完美，效果很好。

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Chan-Vese算法是一种图像分割算法，Python实现代码，有注释，方便理解和修改。 在CV模型之前，传统的活动轮廓模型都是依赖图像的梯度信息来停止曲线的演化，而CV模型是第一个完全脱离了梯度信息，依靠区域信息建立了相应的的能量函数，可以说是开创了活动轮廓模型的新方向。

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